Цель: создать математическую модель оценки мочеиспускания, используя данные жалоб пациента, параметры мочеиспускания, полученные при выполнении урофлоуметрии. Материалы и методы. Для построения математической модели были использованы данные результатов урофлоуметрии и опроса 100 пациентов с теми или иными расстройствами мочеиспускания. Реализация алгоритма принятия решений выполнена при помощи поочередных условных блоков. Результаты. Использование математической модели мочеиспускания позволяет ускорить постановку диагноза и выбрать эффективную терапию. В результате проверки введения данных урофлоуметрии 100 пациентов в созданную программу было получено совпадение диагнозов в 8 случаях из 10 (80 %), что позволяет предположить, что при дальнейшей разработке программы будет возможным использование этой математической модели для определения типа нарушения мочеиспускания, а при ее усовершенствовании - и для индивидуального подбора лекарственных препаратов в процессе лечения. Заключение. Разработана математическая модель, описывающая параметры мочеиспускания пациента в норме и при различных видах патологии. На ее основе создана компьютерная программа, способная при дальнейшей разработке с высокой точностью определять вид нарушения мочеиспускания, что облегчит объективизацию постановки диагноза пациенту и обеспечит более раннее начало лечения.
Objective. Creating a mathematical model for assessing urination using patient complaints data, urination parameters obtained by performing uroflowmetry. Material and methods. To construct a mathematical model, data from the results of uroflowmetry and questionnaires of 100 patients with various disorders of urination were used. The implementation of the decision-making algorithm is carried out by means of alternate conditional blocks. Results. Using a mathematical model of urination makes it possible to speed up the diagnosis and choose effective therapy. As a result of testing the introduction of the uroflowmetry data of 100 patients into the created program, we obtained a coincidence of diagnoses in 8 cases out of 10 (80 %), which gives us reason to believe that in the further development of the program, its application is possible, which will allow us to use the developed mathematical model to determine the type of urination disturbance. And with further improvement of the model, it is expected to be used for individual selection of medications during the treatment. Conclusion. A mathematical model describing the parameters of the patient's urination in norm and under various types of pathology has been developed. On the basis of this mathematical model, a computer program has been created that, with further development, can determine with a high degree of accuracy the type of urination disturbance in order to facilitate the objectification of the diagnosis to the patient and a faster onset of early effective individual treatment.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.